基于净生态系统生产力模型的山西省不同土地利用类型碳足迹分析

韩 璇，宋宇加

（1.吉林师范大学 旅游与地理科学学院，吉林 四平 136000；2.吉林师范大学 生态环境研究所，吉林 四平 136000）

0 引言

随着人口的快速增长以及经济的不断发展，能源消耗产生的温室气体导致全球气候发生了变化，全球变暖已成为不争的事实。以化石燃料为主的能源消费带来的碳排放是造成全球变暖或者全球温室效应的主要人为原因［1］，而土地利用类型的变化可以通过改变能源消费的活动与方式、地表植被的覆盖率以及土壤的透气性等改变陆地生态系统的碳循环，从而对大气中的碳量产生巨大影响［2］。因此，将能源消耗产生的碳排放落实到不同的土地利用类型上具有重要的研究意义。2020年12月我国在气候雄心峰会上宣布，到2030年中国单位国内生产总值的二氧化碳排放量将比2005年下降65%以上，并努力争取在2060年前实现碳中和［3］。为了实现这一目标，开展省级区域不同土地利用类型的碳源与碳汇效应研究非常必要，可以为实现我国区域土地资源配置优化、提高能源利用效率和土地利用效率提供科学依据。

碳足迹的概念是在生态足迹的基础上提出的，目前还没有统一的准确定义，国际上对此有2种解释：一是从碳排放量的角度考虑，认为碳足迹是人类活动产生的碳排放量；二是从面积的角度考虑，认为碳足迹就是吸收化石燃料消耗所排放的二氧化碳所需的生态承载力［4］。基于此，笔者结合谢宏宇［5］、赵荣钦［1］等研究碳足迹的方法，将碳足迹理解为吸收人类经济活动产生的碳排放所需的生产性土地（植被）的面积，它能够反映能源消耗对生态环境的影响。

目前，国内外已经开展了关于土地利用的碳排放研究和净生态系统生产力研究。Kenny等［6］以爱尔兰为例，比较了6种碳足迹模型的适用性；Schipper等［7］根据国家二、三部门等级划分的数据，分析了13个国家制造业碳排放的演变情况；Pathak等［8］对传统管理方式下印度东北部的白茅草原生态系统的净生产量进行了估算；Praveena等［9］研究了加拿大萨斯喀彻温中部地区北方山杨林干旱期间和干旱后净生态系统生产力的变化。李志强等［10］计算了我国中部6个省（区）13年的碳足迹，并利用分解分析法计算了碳足迹变化中的能源结构效应、能源效率效应等；游和远等［11］基于投入导向的CCR（Charnes， Cooper和Rhodes提出的数据包络分析方法）与BCC（Banker， Charnes和Cooper提出的数据包络分析技术）模型测算了土地利用碳排放的总效率和规模效率等；赵荣钦［12］、彭文甫［4］、卞晓峰［13］等从碳排放模型、碳足迹核算、碳足迹压力指数模型、人均碳排放等方面对区域碳足迹进行了探索研究；杨文等［14］采用净生态系统生产力指标来反映不同植被的碳吸收量，对上海市的碳排放进行了核算；王军邦［15］基于遥感数据构建了净生态系统生产力模型，并对我国东北地区进行了模拟研究；邓宣凯等［16］总结了目前使用最广泛的计算碳足迹的方法，即碳汇法、净初级生产力模型、净生态系统生产力模型，并以湖北省能源消费的碳足迹为例，对采用这3种计算方法的计算结果进行了比较。总体来说，目前国内外对碳足迹的研究仍处于起步阶段，而且从净生态系统生产力的角度进行碳足迹的相关研究并不多见，今后对不同土地利用的碳排放和碳足迹效应的研究还需进一步加强［12］。

本文以山西省为研究区域，根据山西省2012～2019年土地利用和能源消费的数据和信息，将不同土地利用类型与能源消费项目进行对应，构建了碳排放和碳足迹模型；然后对能源消耗产生的碳排放量、植被碳汇量、不同土地利用类型的碳足迹等进行了测算；最后对测算结果进行了分析研究，以期为山西省优化土地利用、发展低碳经济提供参考和依据。

1 研究区概况

山西省简称晋，地理坐标为34°34′~40°44′N，110°14′~114°33′E，位于太行山以西、吕梁山以东，北依长城，南临黄河，疆域轮廓呈东北-西南走向的平行四边形；地势东北高、西南低，平均海拔在1300 m左右；气候类型为温带季风气候，四季分明，雨热同期，光照充足，年均温在-2 ℃至16℃之间，降水集中于夏季，年均降水量471.4 mm。省域总面积15.67万km2，矿产资源丰富，煤、煤层气、铝土矿以及铁矿等资源储量居全国前列。2017年年末常住人口3702.4万人；全省地区生产总值为15528.4 亿元，其中第一产业占比4.6%，第二产业占比43.7%，第三产业占比51.7%；城镇居民人均可支配收入29132元，农村居民人均可支配收入10788元，城镇和农村居民家庭恩格尔系数分别为23.1%和27.4%。截止到2017年，山西省农用地面积约为1003.13万hm2，占全省面积的64%左右；城镇村及工矿用地面积约89.46万hm2；交通用地面积约10.82万hm2；其他用地约463.59万hm2。

2 数据来源与计算方法

2.1 数据来源

能源消费数据来源于2012～2019年《山西统计年鉴》以及国家统计局；土地利用数据来源于2012～2019年《山西统计年鉴》、2019年《中国国土资源统计年鉴》、山西省经济社会发展统计数据库以及中国政府网；经济、人口等其他数据来源于2012～2019年《山西统计年鉴》、山西统计局以及地理国情监测云平台（http: //www.dsac.cn/DataProduct/Search?&cateID=0&yearID=2017&areaID=6）。

2.2 计算方法

目前计算区域碳足迹的方法和模型主要有碳汇法、净初级生产力改进模型和净生态系统生产力改进模型。传统的碳汇法就是用吸收CO2所需的林地面积来表示碳足迹。生态系统内绿色植物通过光合作用产生的全部有机物或者从大气中吸收的总碳量称为总初级生产力（gross primary productivity， GPP）；从GPP中 扣 除 植 物 自 养 呼吸损失的碳量后即为净初级生产力（net primary productivity， NPP）；再从NPP中减去植物异氧呼吸损失的碳量就是净生态系统生产力（net ecosystem productivity， NEP）［17］。因此，NEP更能反映区域生态系统的实际碳吸收能力，因此，本文采用NEP模型对山西省碳足迹进行计算与分析。

要研究不同土地利用类型的碳足迹，首先应进行土地利用分类。本文根据山西省《能源使用平衡表》中的终端能源消费项目以及赖力［17］的相关研究，将不同土地利用类型与终端能源消费项目或碳排放项目进行对应，结果如表1所示。

表1 土地利用类型与能源消费项目的对应关系

2.2.1 能源消费的碳排放模型 其计算公式为：

式（1）中：C为能源的消耗总量（t）；Ei为第i种能源的消费量（tce，吨标准煤）；Fi为第i种能源的碳排放系数（t/tce），原煤、洗精煤及其他洗煤、焦炭、石油、电力、天然气的碳排放系数［9］分别为0.7559、0.7559、0.8556、0.5860、0.6800、0.4483 t/tce。

2.2.2 不同土地利用类型的碳排放强度 其计算公式如下：

式（2）和式（3）中：i表示不同土地利用类型；CIi表示第i种土地利用类型的碳排放强度（t/hm2）；Ci表示第i种土地利用类型的碳排放量（t）；Si表示第i种土地利用类型的用地面积（hm2）；CI表示全省土地利用类型的碳排放强度（t/hm2）。

2.2.3 耕地、林地、草地的碳汇量 碳汇是指将温室气体从大气中移除的任意过程、活动或机制［18］，通俗地说，碳汇就是指碳吸收量。研究表明，农业既是全球重要的温室气体排放源， 同时又是一个巨大的碳汇系统［19］。因此，本文在计算林地和草地碳吸收量的同时，也考虑了耕地的碳汇效应。耕地、林地、草地碳汇量的计算公式如下：

式（4）～式（6）中：CSa、CSf、CSg分 别 表 示 耕地、林地、草地的碳汇量（t）；i表示不同的农作物种类；Cr表示不同农作物的碳吸收量（t）；Ca表示不同农作物的碳吸收率（表2）；Dw表示生物产量；Yw表示不同农作物的经济产量；Hi表示不同农作物的经济系数（表2）分别为林地、草地的年平均NEP，分别为3.8096、0.9482 t/hm2［5］；Sf、Sg分别表示林地、草地的面积。

表2 我国主要农作物的碳吸收率与经济系数［19］

2.2.4 碳足迹压力指数 为了能够从碳源和碳汇2个方面综合衡量一定区域内人类活动对生态环境的影响，本文参照相关研究构建了碳足迹压力指数。这里将碳足迹压力指数定义为区域能源碳排放总量C与区域碳汇总量CS之比，用CFI（carbon footprint pressure index）表示［20］，即CFI＝C/CS。当CFI＜1时，表明区域能源消费碳排放量低于区域碳汇量，区域陆地生态系统仍具有碳吸收的能力；当CFI=1时，表明区域能源消费碳排放量等于区域碳汇量，是人类活动对生态环境影响的分割线，是对人类活动的预警；当CFI＞1时，表明区域能源消费碳排放量高于区域碳汇量，区域碳循环系统压力过大。

2.2.5 基于NEP模型的碳足迹测算 前文提到，碳足迹是吸收人类经济活动产生的碳排放所需的生产性土地的面积，其计算公式为：

式（7）和式（8）中：CF表示总的碳足迹（t）；Ct表示碳排放总量（t）；Pa、Pf、Pg分别表示耕地、林地、草地吸收碳的比例；NEPa、NEPf、NEPg分别表示耕地、林地、草地的平均净生态系统生产力（t/hm2）。

3 结果与分析

3.1 土地利用现状分析

要研究山西省不同土地利用类型的碳足迹，首先应对其土地利用现状进行分析。根据山西省统计年鉴的相关信息并结合前文给出的土地利用与能源消费项目的对应关系，本文把山西省土地利用类型分为农用地、城镇村及工矿用地、交通用地和其他用地4类。

农用地包括耕地、园地、林地、牧草地以及其他农用地，约占全省面积的64.01%。如表3所示，山西省农用地从2012年的1004.95万hm2减少为2019年的1003.13万hm2，而2016~2017年的农用地有所增加，说明近年来山西省农用地面积呈波动下降的趋势。城镇村及工矿用地与交通用地分别占全省面积的5.7%和0.69%，虽然面积较小，但是在2012~2019年间呈持续增长的态势，年均增长率分别为1%和4%；这2种用地类型的增加是由于耕地、草地等农用地的转化。其他用地包括未利用地和特殊用地等，占全省面积的29.58%，近年来呈缓慢下降的趋势。

表3 2012～2019年山西省土地利用情况 万hm2

土地利用类型的变化是气候、经济、政策以及人口等综合作用的结果。近年来，山西省经济快速发展，截止到2019年地区生产总值达14484亿元，其中建筑业的地区生产总值指数以及省运输线路长度的逐年增加，与城镇村及工矿用地、交通用地面积的增长相对应。

3.2 能源消费现状分析

化石能源的使用是碳排放的主要来源。山西省能源消费构成为原煤、洗精煤及其他洗煤、焦炭、石油制品、电力、天然气、煤气及其他。截止到2019年，山西全省能源消费总量为2.005723万tce，占全国能源消费总量的4.4%。如图1所示，电力在能源总消费量中占比最大，约为37.58%；其次是原煤，约占21.73%；其余的依次为天然气、焦炭、石油、洗精煤和其他洗煤。2012~2019年，除焦炭、洗精煤和其他洗煤的消费量基本呈逐渐降低的趋势之外，其他能源消费均呈增长趋势，但增长的特征存在差异，其中电力和天然气的消费量基本上呈稳定增长态势，年均增长率分别为3.97%和8.11%；原煤和石油的消费量呈波动增长态势，年均增长率分别为2.85%和2.20%。

图1 2012～2019年山西省能源消费情况

总体来看，山西省能源消费总量呈缓慢增长的趋势，但有些年份甚至出现负增长的情况。具体而言，2015~2017年，山西省能源消费总量从2.027350万tce降低至1.938345万tce，之后又缓慢增加至2019年的2.005723万tce。山西省仍以传统的能源消费——煤炭为主，但近年来煤炭的占比逐渐降低，从2012年的25.44%下降到2019年的21.34%，这表明山西省在调整能源消费结构等方面已做出实际行动。

3.3 不同土地利用类型的碳排放分析

根据山西省能源消费和土地利用数据，结合上文的碳排放模型，计算得出该省近年来不同土地利用类型的碳排放量，如图2所示。

由图2可见，山西省的碳排放总量呈波动上升的趋势，与能源消费总量的变化趋势一致，这表明化石能源的使用是产生碳排放的关键性因素。城镇村及工矿用地的碳排放量最多，占全省碳排放量的88.38%，2015年达到近几年的峰值10131.51万t，且在2017年之后有增加的趋势。其次是交通用地，此类土地利用的碳排放量占全省的3.30%，近年来呈稳定上升的趋势，这可能与运输线路长度和民用汽车拥有量的逐年增加有关。而农用地的碳排放量最少，只占全省的2.01%，而且近年来呈下降的趋势，其碳排放主要来源于农田经营过程中投入的人力、水以及用于各种农业机械的化石燃料等物质和能源［21］。但农用地的面积远远超过其他土地利用类型的面积，说明农用地的碳排放强度较低。通过计算得出农用地的碳排放强度约为0.23 t/hm2，而城镇村及工矿用地的碳排放强度高达110 t/hm2，说明碳排放总量的增加主要是由此类土地利用的化石能源消耗引起的。如图3所示，近年来山西省的碳排放强度呈波动增长的态势，与前文碳排放总量的变化趋势相同。

图2 2012～2019年山西省不同土地利用类型的碳排放量

图3 2012～2019年山西省的碳排放强度

3.4 不同土地利用方式的碳足迹分析

从表4可以看出，山西省的碳汇总量从2012年的4686.51万t增长到2019年的4912.96万t，年均增长率为0.68%。在不同土地利用方式中，林地的碳汇量最大，约占总碳汇量的59.67%；其次是耕地，其碳汇量约占总碳汇量的31.50%；草地的碳汇量最小，主要原因是草地的面积最小。山西省从2012年至2019年的碳足迹压力指数均大于1，而且呈波动上升的趋势，表明山西省的能源消费量大于碳汇总量，区域碳循环系统压力过大。

表4 2012～2019年山西省的碳汇量和碳足迹压力指数

根据NEP的测算方法，得出了山西省2012年至2019年不同土地利用类型的碳足迹（表5）。由表5可知：山西省的碳足迹总量呈波动上升的趋势，从2012年的3195.18万hm2增加到2019年的3681.25万hm2，年均增长率为2%；各年的碳足迹总量明显大于生产性土地的实际面积，平均产生了1947.98万hm2的生态赤字，说明山西省的碳汇系统不足以消费吸纳能源消耗产生的碳排放。此外，不同土地利用类型的碳足迹存在差异，其中城镇村及工矿用地的碳足迹最大，约占碳足迹总量的89.2%，所以它的变化趋势与碳足迹总量的变化趋势基本一致，同时也说明了此用地类型的能源消耗量最大；其他土地利用类型的碳足迹表现为交通用地＞其他用地＞农用地。值得注意的是，山西省的生态赤字甚至大于省域总面积（1567万hm2），而且有扩大的趋势，表明该省的生态压力较大。

表5 山西省2012～2019年不同土地利用类型的碳足迹 万hm2

4 结论与讨论

4.1 结论

山西省能源消费的碳排放总量呈波动上升的趋势，与能源消费总量的增长相对应，其中电力与原煤的消耗量最大，而电力生产和供应业消耗的主要是煤炭，因此，山西省能源消费结构仍然以煤炭为主。

城镇村及工矿用地的碳排放量最大，约占碳排放总量的88.38%，其碳排放强度也最高，约为110 t/hm2，说明人类活动集中的建设区域能源消耗量最多，碳排放量最大。

2012~2019年，山西省的碳汇总量从4686.51万t增长到4912.96万t，其中，林地的碳汇量最大。历年的碳足迹压力指数均大于1，表明山西省的能源消费量大于碳汇总量，区域碳循环系统压力过大。

山西省的碳足迹呈增长的趋势，且远大于实际生产性土地面积，说明山西省生态系统的碳汇系统不足以补偿能源消费产生的碳排放，生态赤字严重，甚至超过全省总面积。

4.2 讨论

基于以上结论，优化城镇村及工矿用地等高碳排放的土地利用方式以及调整以煤炭为主的能源消费结构，是山西省降低区域碳排放和碳足迹的关键。因此，山西省在土地利用规划中应加强生态环境治理，进行植树造林，增大林地面积比重；在能源方面，应持续推进能源供给侧结构性改革，提高煤炭的利用效率，同时大力开发太阳能、风能等清洁能源，发展低碳经济，建设低碳山西。